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Procrustes alignment
Procrustes alignment
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新的PetriNetGraph框架增强了流程挖掘模型评估
研究人员开发了一个名为PetriNetGraph的新框架，用于评估流程挖掘中流程模型的质量。该方法使用节点嵌入和Procrustes对齐来将发现的模型与真实情况进行比较，提供了比传统合规性度量更强大的指标。该框架旨在对事件日志中的噪声和偏差不那么敏感，提供一个统一且有界的流程发现质量指标。实验表明，它比PetriNet2Vec等现有方法更能抵抗日志偏差。
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研究发现：LLM智能体通过文本通信会丢失88%的特征
一项新的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）智能体的通信方法，特别是研究基于文本的通信是否是复杂概念迁移的瓶颈。研究发现，文本序列化会破坏大量SAE特征，这表明潜在通信通道可能更有效。然而，研究还表明，在跨语言概念任务上，当前的潜在通信方法并不优于基于文本的通道，并且用潜在特征进行文本增强没有带来任何好处，从而得出结论：丢失的特征主要编码表面形式而非任务相关的语义。